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大V講堂——雙向深度學習 大V講堂——雙向深度學習 時間：2020-12-09 14:52:19 以當今研究趨勢由前饋學習重新轉入雙向對偶系統(tǒng)為出發(fā)點，從解碼與編碼、識別與重建、歸納與演繹、認知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學習的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應用場景，著重介紹雙向深度學習理論、算法和應用示例。來自：百科來自：百科
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華為云計算 云知識 AI技術領域課程--深度學習 AI技術領域課程--深度學習 時間：2020-12-15 15:23:12 深度學習是一種以人工神經(jīng)網(wǎng)絡為架構，對數(shù)據(jù)進行表征學習的算法。目前，在圖像、語音識別、自然語言處理、強化學習等許多技術領域中，深度學習獲得了廣泛的應用，并且在某些問來自：百科![]()
華為云計算 云知識 大V講堂——能耗高效的深度學習 大V講堂——能耗高效的深度學習 時間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計算視覺領域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡來進行構建的，從2015年開始，學術界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡模型都是需要來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于深度學習算法的語音識別 基于深度學習算法的語音識別 時間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學習）算法，結合清華大學開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進行語音識別的實戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關內(nèi)容與應用。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 時間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機這一真實場景開發(fā)，融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術方向，向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺 搭建來自：百科![]()
通過本課程的學習，使學員： 1、熟練使用華為云ModelArts一站式 AI開發(fā)平臺 ； 2、系統(tǒng)、完整地了解多項AI領域的基礎知識； 3、學習多項AI領域的經(jīng)典算法； 4、掌握一定的模型調(diào)優(yōu)能力，能自己動手優(yōu)化模型； 課程大綱 第1章 圖像分類 第2章 物體檢測 第3章 圖像分割 第4章來自：百科![]()
、自動機器學習等領域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學習的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡的基本單元組成和產(chǎn)生表達能力的方式及復雜的訓練過程。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、了解深度學習。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡來自：百科![]()
本課程包含了數(shù)字圖像基本原理，以及使用傳統(tǒng)方法和深度學習方法完成計算機視覺任務的方法以及應用場景。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、掌握數(shù)字圖像的基礎知識和變換方法。 2、掌握圖像分類技術的原理和應用場景。 3、掌握目標檢測技術的原理和應用場景。 4、掌握圖像分割技術的原理和應用場景。來自：百科![]()
ModelArts訓練好后的模型如何獲取？ 使用自動學習產(chǎn)生的模型只能在ModelArts上部署上線，無法下載至本地使用。 使用自定義算法或者訂閱算法訓練生成的模型，會存儲至用戶指定的 OBS 路徑中，供用戶下載。 是否支持圖像分割任務的訓練？ 支持。您可以使用以下三種方式實現(xiàn)圖像分割任務的訓練。 您可以在AI來自：專題![]()
。數(shù)據(jù)反映了真實世界的狀況。數(shù)據(jù)集作為深度學習和機器學習的輸入，對AI開發(fā)有至關重要的意義。 ModelArts 數(shù)據(jù)管理 提供了一套高效便捷的管理和標注數(shù)據(jù)集框架。不僅支持圖片、文本、語音、視頻等多種數(shù)據(jù)類型，涵蓋圖像分類、目標檢測、音頻分割、文本分類等多個標注場景，可適用于各種A來自：百科![]()
Content Processing）服務，基于對視頻的整體分析，提供封面、拆條、摘要等能力 功能描述 視頻拆條：基于深度學習多模態(tài)信息分析技術，快速準確地把長視頻分割成不同主題的片段，提高視頻識別、剪輯、檢索等處理的效率 視頻封面：基于互聯(lián)網(wǎng)在線視頻的內(nèi)容理解，快速輸出具有代表性和吸引力的精彩封面來自：百科![]()
動機器學習等領域。 課程簡介 本教程介紹了典型的現(xiàn)代物體檢測子包含兩階段檢測子：RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN, 以及單階段檢測子: YOLO, SSD；成功的檢測子包含的幾個模塊；圖像分割典型算法和圖像分割關鍵算法。 課程目標 通過本課程的學習，使學員：來自：百科![]()
并通過持續(xù)學習吸收海量文本數(shù)據(jù)，不斷提升模型的效果。 了解詳情 盤古CV大模型 基于海量圖像、視頻數(shù)據(jù)和盤古獨特技術構筑的視覺基礎模型，賦能行業(yè)客戶利用少量場景數(shù)據(jù)對模型微調(diào)即可實現(xiàn)特定場景任務。 了解詳情 盤古多模態(tài)大模型 融合語言和視覺跨模態(tài)信息，實現(xiàn)圖像生成、圖像理解、3D來自：專題![]()
Octopus開發(fā)基本流程？ 方案概述:應用場景 什么是Octopus:產(chǎn)品優(yōu)勢 概覽:產(chǎn)品優(yōu)勢 什么是Octopus:產(chǎn)品優(yōu)勢 視頻數(shù)據(jù)集使用教程:后續(xù)操作 產(chǎn)品介紹:服務內(nèi)容 訓練服務簡介 圖像分割數(shù)據(jù)集使用教程:后續(xù)操作 數(shù)據(jù)資產(chǎn)簡介 圖像分割數(shù)據(jù)集使用教程:后續(xù)操作 使用流程 產(chǎn)品介紹:服務內(nèi)容來自：百科![]()
華為云云上先鋒AI挑戰(zhàn)賽 時間：2020-12-08 15:19:36 華為云“云上先鋒”· AI挑戰(zhàn)賽圍繞生活中的街景圖像展開，選手可以通過深度學習算法進行圖像語義分割，對圖像進行像素級別的分類。 【賽事背景】 近年來，以AI技術為核心的各項應用經(jīng)過多年的快速發(fā)展，人工智能已經(jīng)融入到人們來自：百科![]()
bmp四種圖像格式，支持用戶進行圖像分類、物體檢測、圖像分割類型的標注。 音頻：對音頻類數(shù)據(jù)進行處理，支持.wav格式，支持用戶進行聲音分類、語音內(nèi)容、語音分割三種類型的標注。 文本：對文本類數(shù)據(jù)進行處理，支持.txt、.csv格式，支持用戶進行文本分類、命名實體、文本三元組三種類型的標注。 視頻：對視頻類數(shù)據(jù)進行處理，支持來自：專題![]()
ModelArts AI全流程開發(fā) ModelArts AI全流程開發(fā) ModelArts是一個一站式的開發(fā)平臺，能夠支撐開發(fā)者從數(shù)據(jù)到AI應用的全流程開發(fā)過程。包含數(shù)據(jù)處理、模型訓練、模型管理、模型部署等操作，并且提供AI Gallery功能，能夠在市場內(nèi)與其他開發(fā)者分享模型。來自：專題![]()
支持多種計算資源和深度學習框架：AI Studio支持多種計算資源進行模型開發(fā)和訓練，同時支持多種深度學習框架，使企業(yè)能夠根據(jù)自身需求選擇最適合的計算資源和框架。5. 提供高效的數(shù)據(jù)標注平臺：AI Studio提供高效率的數(shù)據(jù)標注平臺，支持多種數(shù)據(jù)標注場景，包括圖像分類、目標檢測、圖像分割、來自：專題
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